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市場格局
Market Structure

近日,國內領先的科技服務領導廠商文思海輝宣布,在華潤銀行、東莞銀行、成都銀行等數據治理咨詢項目招標的. . .

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大數據時代引發商業銀行對數據治理關注的升溫

    借力數據治理,文思海輝助力商業銀行提升數據價值

  近日,國內領先的科技服務領導廠商文思海輝宣布,在華潤銀行、東莞銀行、成都銀行等數據治理咨詢項目招標的激烈競爭中脫穎而出,獲得為上述多家銀行提供數據管控咨詢、數據標準咨詢服務的機會。這是繼廣發銀行、北京銀行、民生銀行等數據管控咨詢、實施項目之后,文思海輝商業智能事業部在此領域的再次結出碩果,標志著文思海輝在銀行業數據治理能力上獲得了更為廣泛的認可。

  文思海輝副總裁、金融行業專家賈丕星指出:近年來,民營銀行、城商行之所以大面積開展數據治理工作,與金融業改革和監管、互聯網金融創新以及大數據技術的崛起有密切關系。在數據治理上,文思海輝與眾多商業銀行取得了“打造智慧銀行”的共識,正是憑借在金融解決方案、數據倉庫和數據治理方面積累的豐富經驗,才獲得了眾多銀行的認可。

  “大數據”時代催生數據治理

  近幾年來,金融業主管部門不斷通過政策和法規指引,加強金融業科技含量和數據標準化工作。

  由央行、銀監會、證監會和保監會聯合發布《中國銀行業信息科技“十二五”發展規劃監管指導意見》,提出“堅持圍繞銀行發展戰略”、“堅持自主創新”、“堅持全面風控”和“堅持科技引領”四大指導原則。同時,銀監會強調了針對數據能力的良好標準檢查的要求,人民銀行也強力推動“金融標準化工程”。

  與此同時,互聯網金融新生勢力正憑借海量的數據來源和強大的IT系統,催生更多的互聯網業態,試圖滲透和瓜分銀行的既有市場,這讓傳統金融業在感受壓力的同時也意識到了大數據的威力。

  如今,商業銀行在經歷了“數據大集中”后,已經邁入大數據時代,客戶數據、交易數據、管理數據等均呈現爆炸式增長。IDC數據顯示,目前,中國金融行業數據量已超過100TB,非結構化數據增長更快,而這還是僅僅是大數據量級的初級階段。

  當前,利率市場化、監管要求、銀行精細化管理、互聯網金融的沖擊以及大數據的快速增長,這都商業銀行在數據處理技術和方法作帶來了挑戰。

  “數據治理為應對這一挑戰提供了便利”,文思海輝副總裁賈丕星說,大數據和數據治理為銀行創新和變革性價值提供了技術和實現方式,也為銀行業服務及管理模式提升創造了根本條件。未來銀行在大數據上的發展之路,將會突破數據銀行,邁向數據分析、數據解讀、數據洞察乃至數據驅動銀行,并為銀行開展多元創新打下基礎,利用“大數據”的能力將成為決定銀行競爭力的關鍵因素。

  傳統方式遭遇挑戰,數據價值亟待提升

  數據是銀行最為重要的資產之一,是銀行支持精細化管理、實現差異化服務、加強業務創新、提升風險分析能力的基礎。

  湖北銀監局副局長闕方平近日撰文指出,隨著大數據時代的來臨和利率市場化進程的加快,商業銀行單純靠做大資產規模增加盈利的模式將難以為繼,必然從重視資產規模經營,逐漸轉向客戶群體與市場的范圍經營。尤其是通過信息資源來擴大客戶群體,通過對信息數據的收集分析,提供個性化、有針對性的服務,提升客戶忠誠度,鞏固客戶群體。

  在這過程中,銀行對于新增數據的獲取、分析、管控和駕馭能力正在遭受考驗。一方面,經過多年的積累,銀行各個部門產生了大量的數據,卻未能實現有效整合;另外一方面,基于財務視角的內部數據僅僅做了到支撐流程銀行業務,在支撐銀行重大決策支撐上顯得力不從心。

  監管、競爭需要和服務于內部業務創新的決策都對數據質量提出了更高的要求。正是因為這種自發性內因和外因的雙向驅動,使得商業銀行產生了數據治理體系推動的強烈意愿,大型商業銀行和股份制商業銀行、城市商業銀行以及“農村金融機構”紛紛開展了借助IT信息進行業務提升和戰略轉型的步伐。廣發銀行、北京銀行、民生銀行正是洞察了技術和業務的趨勢,開行業直線,率先引進“大數據”戰略,率性引進數據倉庫,進而開展數據治理工作。

  在賈丕星看來,從最近廣受關注的互聯網金融獲得快速發展的經驗來看,依賴數據積累和挖掘、數據分析和處理、數據的管控和治理,對于傳統銀行業不可或缺甚至是迫在眉睫。對于民營銀行來說,由于具有決策靈活的機制,從發展之初就引進“數據治理”的理念,提升數據價值,及早開始將會獲得更多優勢。

  駕馭大數據,數據治理推動銀行業務“內外兼修”

  來自萬事達卡的報告顯示,2020年中國的信用卡發卡規模將從目前的3億張增長到9億張,成為世界最大的信用卡市場。基于此,關注銀行業信息化的分析師指出,目前,各大銀行推出的產品和服務存在很大的同質性,大數據為銀行開展個性化產品開發、實現差異化競爭打開了一扇大門。

  賈丕星說,引入數據治理將使得銀行的業務和戰略實現“內外兼修”,增強數據洞察力,實現“數據驅動”為戰略的增長模式。通過大量數據進行抽取、轉換、分析和模型化處理,從中提取出有助于商業決策的關鍵性數據。通過數據治理體系的建立,銀行將能夠實現數據的標準化、有序化、可視化,憑借數據管控平臺,銀行管理者將能夠從紛繁復雜的海量數據中解放出來,實現決策的科學和系統化。


  來自銀行界人士表示,通過引入大數據治理技術和方法,商業銀行將在風險管理和客戶管理兩個層面獲得收益。在風險管理方面,數據治理能夠幫助業務部門實現基于現有數據的風險評估和控制,甚至把風險防范推進到了“前瞻性”和“可預測性”等更高層級;在客戶管理方面,則能夠幫助營銷部門精準獲得新客戶、保留并防止丟失老客戶、持續優化客戶服務,在創造了深化客戶挖掘、強化交叉銷售、加快產品創新的廣闊空間。總之,數據洞察將成為關鍵決策的重要依據。

  基于大數據領域的全球經驗和國內金融業的深入認識,文思海輝一直朝著“銀行業全價值鏈解決方案供應商”邁進,做為領先的商業智能供應商,文思海輝已經為眾多財富500強企業及其他知名公司成功提供BI和數據倉庫、數據治理解決方案,有著超過15年的大型銀行系統開發、實施和支持經驗,憑借文思海輝在商業智能領域的先進經驗,幫助國內商業銀行提升日常業務運營能力和商業分析決策能力。

  對于商業銀行來說,數據之爭就是未來之爭,從數據中獲得洞察力,占據數據價值鏈核心位置,才能贏得未來。

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